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龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利一种基于三维深度视觉的致险行为时空特征获取与识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114694240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011467738.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于三维深度视觉的致险行为时空特征获取与识别方法是由刘庭煜;孙毅锋设计研发完成，并于2020-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维深度视觉的致险行为时空特征获取与识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于三维深度视觉的致险行为时空特征获取与识别方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：针对需对致险行为进行监控的区域，构建视觉传感网络，经过信息采集通过人体姿态估计算法获得行为人各行为的骨架关节点坐标信息；步骤2：对骨架关节点坐标信息进行预处理；步骤3：基于深度学习设计致险行为在线时空特征获取与识别模型；步骤4：构建深度学习模型，联合分类回归模块损失函数对模型进行训练；步骤5：使用深度传感器实时采集行为人骨架数据，并将数据流输出至深度学习模型中进行识别，并将识别结果存储至数据库中。本发明能够实现无需安全管理行为人的参与，即可识别预定义的行为类别，以实现实时智能监控。

本发明授权一种基于三维深度视觉的致险行为时空特征获取与识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维深度视觉的致险行为时空特征获取与识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：针对需对致险行为进行监控的区域，构建深度传感器组成的视觉传感网络，以视频流的形式对区域内行为人信息进行连续采集，通过基于深度传感器的人体姿态估计算法获得行为人各行为的骨架关节点坐标信息，以此构建致险行为数据集；步骤2：对致险行为数据集中的骨架关节点坐标信息进行预处理；步骤3：基于深度学习设计致险行为在线时空特征获取与识别模型，所述模型包括时间特征提取模块和空间特征提取模块，基于时序卷积网络的时间特征提取模块负责时序特征的提取，基于图神经网络的空间特征提取模块负责空间特征的提取，其中，所述空间特征提取模块包括行为时间边界框回归模块和帧级别行为分类模块，所述基于时序卷积网络的时间特征提取模块的输出作为所述行为时间边界框回归模块和帧级别行为分类模块的输入，所述行为时间边界框回归模块用于预测当前行为已持续时长，所述帧级别行为分类模块用于判断当前时间点行为类别；步骤4：构建深度学习模型，将预处理后的骨架关节点坐标信息导入至所述致险行为在线时空特征获取与识别模型中，联合分类回归模块损失函数对模型进行训练；步骤5：使用深度传感器实时采集行为人骨架数据，构建行为识别系统，并将数据流输出至所述深度学习模型中进行识别，并将识别结果存储至数据库中。

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